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公开(公告)号：CN109598755A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811344620.1
申请日：2018-11-13
申请人： 中国科学院计算技术研究所 , 北京特种工程设计研究院
摘要： 本发明提供一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法，该方法对于从不同角度拍摄的两幅危化品图像，执行：基于危化品液面的亮度特征获得第一危化品液面区域；基于危化品液面的纹理特征获得第二危化品液面区域；将所述第一危化品液面区域和所述第二危化品液面区域进行融合，获得待提取的危化品液面区域；对所述待提取的危化品液面区域进行立体匹配，获得两幅危化品图像的匹配点；根据获得的匹配点，计算所述待提取的危化品液面区域的空间位置。本发明能够准确快速的定位危化品泄漏的空间位置。
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公开(公告)号：CN109636851A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811344632.4
申请日：2018-11-13
申请人： 中国科学院计算技术研究所 , 北京特种工程设计研究院
摘要： 本发明提供了一种基于双目视觉的危化品事故处理剂投送靶向定位方法。该方法包括：对于已检测出的从不同角度拍摄的两幅图像的危化品泄漏目标区域，基于动量守恒定理获取所述危化品泄漏目标区域的质点位置的像素坐标；基于所述危化品泄漏目标区域的质点位置的像素坐标计算所述危化品泄漏目标区域的质点位置在图像坐标系下的坐标；基于所述危化品泄漏目标区域的质点位置在图像坐标系下的坐标计算所述危化品泄漏目标区域的质点位置在相机坐标系下的坐标；将所述危化品泄漏目标区域的质点位置在相机坐标系下的坐标转换为危化品事故处理剂投送的靶向坐标。本发明的方法能够准确高效地确定危化品事故处理剂投送的靶向坐标。
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公开(公告)号：CN109598755B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201811344620.1
申请日：2018-11-13
申请人： 中国科学院计算技术研究所 , 北京特种工程设计研究院
摘要： 本发明提供一种基于双目视觉的危化品泄漏检测方法，该方法对于从不同角度拍摄的两幅危化品图像，执行：基于危化品液面的亮度特征获得第一危化品液面区域；基于危化品液面的纹理特征获得第二危化品液面区域；将所述第一危化品液面区域和所述第二危化品液面区域进行融合，获得待提取的危化品液面区域；对所述待提取的危化品液面区域进行立体匹配，获得两幅危化品图像的匹配点；根据获得的匹配点，计算所述待提取的危化品液面区域的空间位置。本发明能够准确快速的定位危化品泄漏的空间位置。
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公开(公告)号：CN109636851B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201811344632.4
申请日：2018-11-13
申请人： 中国科学院计算技术研究所 , 北京特种工程设计研究院
摘要： 本发明提供了一种基于双目视觉的危化品事故处理剂投送靶向定位方法。该方法包括：对于已检测出的从不同角度拍摄的两幅图像的危化品泄漏目标区域，基于动量守恒定理获取所述危化品泄漏目标区域的质点位置的像素坐标；基于所述危化品泄漏目标区域的质点位置的像素坐标计算所述危化品泄漏目标区域的质点位置在图像坐标系下的坐标；基于所述危化品泄漏目标区域的质点位置在图像坐标系下的坐标计算所述危化品泄漏目标区域的质点位置在相机坐标系下的坐标；将所述危化品泄漏目标区域的质点位置在相机坐标系下的坐标转换为危化品事故处理剂投送的靶向坐标。本发明的方法能够准确高效地确定危化品事故处理剂投送的靶向坐标。
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公开(公告)号：CN118967784A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411019287.2
申请日：2024-07-29
申请人： 中国科学院计算技术研究所
摘要： 本发明提供一种基于港口遥感图像的油罐储量的评估方法，用于评估浮顶油罐的油量，方法包括：S1、获取卫星在满足预设拍摄条件时采集的港口遥感图像，拍摄条件包括：当前卫星和太阳的位置位于港口的同一侧，且当前卫星的方位角与太阳的方位角不同；S2、从所述图像中提取油罐的前阴影区域和后阴影区域，前阴影区域为太阳光照射油罐后在地面形成的卫星可见的阴影区域，后阴影区域为太阳光照射油罐后在油罐的浮顶形成的卫星可见的阴影区域；S3、从所述图像中提取油罐的罐顶区域，根据罐顶区域和前阴影区域确定油罐体积；S4、计算前阴影区域和后阴影区域的面积之比并将其作为油罐的油量占油罐体积的预估比例，根据预估比例和油罐体积计算油罐的油量。
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公开(公告)号：CN117725411A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311547462.0
申请日：2023-11-20
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
摘要： 本发明提供一种面向数据缺失的多元时间序列数据预测模型训练方法，所述多元时间序列数据预测模型用于根据一个时间段内多个节点的多元时间序列数据预测该时间段的未来时间段的多个节点的多元时间序列数据，所述方法包括：S1、获取多个节点在相同时间窗口的多元时间序列数据以构建训练集；S2、构建初始模型，所述初始模型包括归纳注意力模块、自适应图卷积模块和解码器，其中，所述归纳注意力模块用于对特征数据进行补全，所述自适应图卷积模块用于对补全后的特征数据进行特征提取，所述解码器用于对特征提取后的特征数据进行预测；S3、采用所述训练集对所述初始模型进行多轮迭代训练直至收敛得到多元时间序列数据预测模型。
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公开(公告)号：CN112181667B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011192104.9
申请日：2020-10-30
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明实施例提供了一种假设树的虚拟化管理方法，用于边缘设备中假设树的虚拟化管理，包括：在边缘设备中运行向应用程序提供假设树虚拟化管理的中间程序；响应于一个或者多个应用程序的管理请求，所述中间程序向相应的应用程序提供管理服务，其中，所述管理服务包括：在相应的假设树过大而不能放入当前的边缘设备的内存时，对加载过程进行虚拟化以提供将相应的假设树加载到该内存中的可执行方案；本发明避免了虚拟内存规模受系统限制或者无法使用虚拟内存的边缘设备上无法加载占用过大内存的假设树的问题，使得不同应用程序的假设树能够通过中间程序在边缘服务器上加载和管理。
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公开(公告)号：CN116432024A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310226232.8
申请日：2023-03-03
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提供了一种用于机动目标的轨迹观测数据去噪模型的训练方法，所述模型包括预处理单元和去噪自编码器，所述方法包括：获取训练集，训练集中每个样本包括输入数据和标签，输入数据为传感器在预定时间间隔内观测目标运动轨迹得到的多帧观测数据，标签为对应时间内目标的真实运动轨迹；利用训练集训练模型，并基于计算的损失更新模型的参数，其中，预处理单元对输入数据进行降噪预处理，去噪自编码器对降噪预处理后的输入数据进行编解码，模型基于去噪自编码器编解码后的输出得到去噪后的运动轨迹，本发明实施例通过该训练方法训练得到的模型能对观测数据进行有效去噪的能力，从而提高模型对机动目标的运动轨迹估计的准确性。
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公开(公告)号：CN116310328A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310190417.8
申请日：2023-02-23
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/096
摘要： 本发明提出一种基于跨图像相似度关系的语义分割知识蒸馏方法，包括：统计该教师特征图集中两两特征图间像素的相似度，得到教师图像相似度矩阵，统计该学生特征图集中两两特征图间像素的相似度，得到学生图像相似度矩阵；统计该两两特征图的该教师图像相似度矩阵和该学生图像相似度矩阵的最小平方误差，作为该两两特征图的误差，集合该训练集中所有两两特征图的误差，得到总误差，以训练更新该学生模型，执行语义分割任务。通过迁移跨图像间的相似度关系，学生模型可以学习到教师模型全局像素特征关系依赖，从而提高语义分割准确度。
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公开(公告)号：CN111461212B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010243264.5
申请日：2020-03-31
申请人： 中国科学院计算技术研究所
IPC分类号： G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/091 , G06N3/096
摘要： 本发明提供一种用于点云目标检测模型的压缩方法，具体包括:以原始的点云目标检测模型为教师模型获得学生模型；并用教师模型骨干网络输出的特征矩阵、分类网络输出的软极大值、回归网络输出的前景点生成的检测框分别用于协助训练学生模型的骨干网络、分类网络和回归网络。经本发明处理后的学生模型，其压缩的模型空间及运算量均大幅度小于原网络，保证了模型的压缩率，而对于学生网络的精度弱于教师网络的问题，本专利采用了知识蒸馏的思想，用教师模型辅助训练学生模型提高了学生模型的精度，使得最终提升后的学生模型可以有效的在小存储空间、低运算效率的边缘设备下运行，大大降低了模型对设备的硬件要求，降低了设备成本，提高了计算效率。
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